OpenCV实战(14)——图像线条提取

轮廓检测指在图像中,忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响实现目标轮廓提取的过程。轮廓检测是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。本节,我们介绍了如何使用轮廓检测算子 Canny 检测目标轮廓,同时讲解了霍夫变换及其变体概率霍夫变换,可以用于检测任何能够用参数方程表达的形状。

CLIP:语言-图像表示之间的桥梁

然而CLIP的多模态架构通过在相同的潜在空间中学习语言和视觉表现在二者之间建立了桥梁。因此,CLIP允许我们利用其他架构,使用它的“语言-图像表示”进行下游任务。

OpenAI 发布GPT-4——全网抢先体验

总的来说,GPT-4在推理能力上比GPT-3.5进步巨大,很多之前的问题都得到了修正和改良。我还没有测试GPT-4的多模能力,后面我会继续进行更多的测试,并即时更新文章分享给大家。

利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn,复现st-gcn

利用openpose提取自建数据集骨骼点搭建st-gcn

人工智能|计算机视觉|深度学习CV岗面试经典问题总结

马上又到了金三银四的面试季啦。对于人工智能这个非常**卷**的行业来说,想找到一份好的实习或者工作还是很有难度的。下面总结一下**计算机视觉**方向常见的面试题目,赶快收藏,背起来吧!

opencv实战---物体尺寸测量

物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物,根据已知的计算未知物体尺寸。

一文通俗讲解元学习(Meta-Learning)

©PaperWeekly 原创 ·作者 | 孙裕道学校 | 北京邮电大学博士生研究方向 | GAN图像生成、情绪对抗样本生成元学习(meta-learning)是过去几年最火爆的学习方法...

多尺度特征融合

最后,使用研究者提出的多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征图,这进一步减少了不同特征通道层之间的语义差距。然而,由于不同尺度的特征图之间的语义差距,他们取得的改进非常有限。首先,采用预训练的dilated ResNet-101作为主干来提取视觉特征,还在最后两个ResNet-101块中用空洞卷积替换

CVPR2022论文列表(中英对照)

CVPR论文列表,中英对照

【Android App】实战项目之使用OpenCV人脸识别实现找人功能(附源码和演示 超详细)

【Android App】实战项目之使用OpenCV人脸识别实现找人功能(附源码和演示 超详细)

目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

🎄🎄近期,小海带在空闲之余收集整理了一批垃圾分类数据集供大家参考。整理不易,小伙伴们记得一键三连喔!!!🎈🎈

残差网络(Residual Network,ResNet)原理与结构概述

残差网络(Residual Network)简介、概述与基本结构。

【ESP32Cam项目1】:ESP32Cam人脸检测(ArduinoESP32底层、Python版opencv)

【ESP32Cam项目1】:ESP32Cam人脸检测(ArduinoESP32底层、Python版opencv)

使用python控制摄像头

本文主要介绍了使用Python的OpenCV库进行摄像头操作的基本方法,包括打开摄像头、读取视频帧、显示视频帧、保存视频等。对于初学者来说,本文提供了一个简单易懂的入门教程。如果你想更深入地了解OpenCV库的使用方法,可以参考OpenCV官方文档或其他高质量的教程。遇到问题欢迎留言私信,我只要看到

【Yolov5】Yolov5添加ASFF, 网络改进优化

Yolov5添加ASFF模块,有完整的使用说明,实验可行,可以提高模型性能

计算机视觉-OpenCV入门讲解

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智

使用ControlNet 控制 Stable Diffusion

本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像,可以更好地控制文本到图像的生成

SwinIR实战:详细记录SwinIR的训练过程

SwinIR实战:详细记录SwinIR的训练过程。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf预训练模型下载:https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases训练代码下载:https://github.com/csz

Python图像处理:频域滤波降噪和图像增强

快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术,是图像处理中进行频率变换的关键工具,本文将讨论图像从FFT到逆FFT的频率变换所涉及的各个阶段,并结合FFT位移和逆FFT位移的使用。

ROS点云类型sensor_msgs::PointCloud2与PCL的PointCloud<T>点云类型转换

ROS中sensor_msgs::PointCloud2类型定义;与PCL的PointCloud点云数据类型转换;moveFromROSMsg()函数解析;点云格式转换中的注意事项。

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